IoT bei Microsoft – Alles dreht sich um Azure

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Bei Microsoft zentriert sich das IoT-Geschäft um die Azure-Plattform, obwohl IoT-Lösungen auch von dem Softwareriesen wie üblich in allen Delivery-Varianten – On Premise, hybride und Public Cloud – angeboten werden. silicon.de gibt einen Überblick.

Microsofts IoT-Angebote zentrieren sich um die Cloud-Plattform Azure. “Azure bildet das Herz unserer IoT-Lösung”, sagt Laura Geier, IoT & Analytics Commercial Lead bei Microsoft Deutschland. “In den vergangenen zwölf Monaten sind 1500 Dienste zu der Plattform hinzugekommen.”

Natürlich sind nicht alle IoT-Services, können aber über die Plattform in kundenspezifische IoT-Lösungen eingebunden werden. Auch die Integration mit der Software von Drittanbietern sei einfach. “Wir streben danach, einfach alles anbinden zu können – bis hin zur Kuh auf der Weide”, erklärt Geier.

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Wie die meisten großen IoT-Anbieter unterstützt Microsoft den Standard OPC-UA zur Anbindung auch älterer Geräte, beispielsweise schon länger eingesetzter Industriemaschinen, und engagiert sich auf diesem Bereich intensiv.

So wurde Anfang April 2016 Matt Vasey, Microsoft Director IoT Business Development, in den Vorstand der OPC Foundation gewählt. Für Windows-10-Geräte stellt Microsoft eine kompatible OPC-UA-Variante über die Download-Plattform GitHub bereit. Außerdem gehört Microsoft der Eclipse Foundation an, die sich um unternehmenstaugliche Open-Source-Software bemüht.

Die Azure IoTSuite ist in das Azure-Gesamtangebot eingebettet. (Bild: Microsoft)
Die Azure IoTSuite ist in das Azure-Gesamtangebot eingebettet. (Bild: Microsoft)


Microsoft kann bereits auf zahlreiche IoT-Projekte verweisen. Das Unternehmen realisiert mit Thyssen-Krupp intelligente Aufzüge, mit Liebherr kommerzielle Kühlschränke, etwa für die Medikamentenkühlung, mit Rolls-Royce Systeme, die Flugzeugturbinen während des Fluges überwachen. Mit BMW und VW arbeitet Microsoft am Connected Car, mit dem Energieprovider EnBW an intelligenter Straßenbeleuchtung.

“In Deutschland ist ein wichtiger Zielmarkt der produzierende Mittelstand”, erklärt Geier. Oft realisiere man für diese Zielgruppe branchenübergreifende Lösungen.

Laura Geier, IoT & Analytics Commercial Lead bei Microsoft Deutschland: "Wir wollen wirklich alles anbinden – bis hin zur Kuh auf der Weide." (Bild: Microsoft)
Laura Geier, IoT & Analytics Commercial Lead bei Microsoft Deutschland: “Wir wollen wirklich alles anbinden – bis hin zur Kuh auf der Weide.” (Bild: Microsoft)

Microsoft hat in letzter Zeit kräftig zugekauft, um das IoT-Wissen im Haus aufzustocken. Im Mai 2016 etwa erwarb man mit Solair einen italienischen Spezialisten für IoT-Anwendungen, dessen Team und Produkte nun in Azure IoT integriert werden.

2015 wurden der Visualisierungsspezialist Datazen, FieldOne, eine Lösung für die Steuerung externer Servicemitarbeiter, für 200 Millionen Dollar der Berliner Startup 6 Wunderkinder mit seiner To-Do-List-App Wunderlist und schließlich Revolution Analytics (früher REvolution Computing) mit ihrer Open-Source/Open-Core-Versionen der statistischen Analysesoftware R in den Konzern eingegliedert.

Zudem hat Microsoft schon eine ganze Reihe Lösungspartner zertifiziert, deren Produkte mit den IoT-Lösungen von Microsoft harmonieren – derzeit sind es knapp 80, aber die Liste dürfte schnell wachsen. Vertreten sind neben Riesen wie Intel, HPE und Dell auch kleinere Unternehmen, die Speziallösungen oder –services im Angebot haben, und auch der RaspberryPI ist vertreten.

Vertriebspartner von Microsoft, in Deutschland rund 30000, bauen industriespezifische Lösungen. Geier betont die Bedeutung einer umfassenden Partnerstruktur auf jeder Ebene, um praktikable Lösungen zu realisieren: “IoT kann man nicht allein bewältigen.”

Message-basierendes Preiskonzept

Die Azure IoT Suite ist in die Azure-Plattform eingebettet und modular aufgebaut. Die Preisgestaltung orientiert sich an den versendeten Messages pro Service, abgerechnet wird monatlich. Embedded-Lösungen werden zudem pro Lizenz berechnet.

Eine Beispielanwendung für Predictive Maintenance in der Microsoft Azure IoT Suite. (Bild: Microsoft)
Eine Beispielanwendung für Predictive Maintenance in der Microsoft Azure IoT Suite. Die roten Punkte repräsentieren Anlagen, für die eine Wartung ansteht. (Bild: Microsoft)

Schon heute sind die IoT-Services in Deutschland verfügbar. Allerdings plant Microsoft noch 2016, diese Services im Rahmen der Microsoft Cloud Deutschland auch aus Rechenzentren in Frankfurt am Main und Magdeburg aus zu erbringen, wie eine Unternehmenssprecherin via Mail mitteilt. Auch das neue Telekom-Rechenzentrum in Biere wird dabei eine Rolle spielen. Das kommt Unternehmen zugute, die auf grund von Compliance-Richtlinien gezwungen sind, Daten in Deutschland zu speichern.

Zur Azure IoT Suite gehören folgende Module: fürs Datenmanagement das Tool HD Insight, maschinelles Lernen, Echtzeitanalyse (Stream Analytics), ein Modul zur Einbindung mobiler Nutzerdaten, ein Event Hub, ein Data Lake, eine Data Factory, der Azure Datenkatalog und der Azure IoT Hub.

Der Azure IoT Hub ist die zentrale Schnittstelle zu den angebundenen Systemen. Er unterstützt viele Betriebssysteme und Protokolle und sorgt für eine sichere bidirektionale Kommunikation. Hier werden Echtzeitdaten erfasst und in die Cloud geladen. Für jedes Gerät lassen sich individuelle Zugriffsberechtigungen erstellen. Derzeit als Betaversion liegt ein Gateway SDK (Software Development Kit) auf GitHub vor, das hilft, individuelle Software für Edge-Komponenten zu erstellen. Auch die Aktualisierung der angebundenen Geräte übernimmt der Hub.

Was der IoT Hub für die Geräte ist, ist der Azure Data Catalog für die Daten. Der Metadatenkatalog sorgt dafür, dass alle Datenquellen im Unternehmen einschließlich aktueller Streaming-Daten gefunden, registriert, aufbereitet und für beliebige analytische Zwecke nutzbar gemacht werden.

Die Azure Data Factory. (Bild: Microsoft)
Die Azure Data Factory. (Bild: Microsoft)

Den Zusammenbau von Datenquellen und unterschiedlichen Verarbeitungsschritten zu sogenannten Datenpipelines übernimmt die Data Factory. Die Pipelines werden hier konfiguriert, transformiert, veröffentlicht und über eine einheitliche Benutzerschnittstelle überwacht. Das Modul visualisiert die Datenherkunft, verbindet lokale und Cloud-Datenquellen und überwacht die Cloud-Ressourcen automatisch.

Die unvermeidlich entstehenden großen Datenmengen werden in einem Data Lake gespeichert, auf den die analytischen Module zugreifen. Der Data Lake arbeitet mit Apache Hadoop HDFS als verteiltem Filesystem. Dateien und Konten dürfen beliebig groß sein, Daten bleiben in ihrem systemeigenen Format. Der Datenzugang lässt sich über Azures Active-Directory-Zugriffssteuerung regulieren. Der Speicher wird mit der parallelen Analyse von Daten im Petabyte-Bereich fertig. Echtzeitdaten können schnell und mit geringer Verzögerung geschrieben werden, No-SQL- und spaltenorientierte Datenbanken sind integrierbar. Der Data Lake ist in die Services Data Lake Analytics und HDInsight integriert.

Auch der Hadoop-basierte Azure Data Lake kommt bei der IoT-Strategie von Microsoft zum Tragen. (Bild: Microsoft)
Auch der Hadoop-basierte Azure Data Lake kommt bei der IoT-Strategie von Microsoft zum Tragen. (Bild: Microsoft)

Telemetriedaten aus Websites, Apps und Geräten fließen über Event Hubs ins System ein. Die Kapazität reicht für Millionen von Ereignissen pro Sekunde. Verbindungen lassen sich individuell autorisieren oder drosseln. Der Service kann sowohl “schnelle” als auch “langsame” Datenströme erfassen. Über Client-Bibliotheken und Adapter für Cloud-Services lassen sich individuelle Lösungen entwickeln. Der Preis: 0,00236 Euro pro Million Ereignisse und 0,0126 € pro Durchsatzeinheit (ins System 1 MByte/s, ausgehend 2 MByte/s).

HD Insight ist Microsofts verwaltete Implementierung von Apache Hadoop, Spark, R, HBase und Storm und integriert den Data Lake, so dass eine Lösung auf Petabytes skalieren kann. Darauf aufsetzend lassen sich Lösungen in Java, .NET und anderen Sprachen entwickeln. Zur Visualisierung können Excel oder beliebige Visualisierungstools genutzt werden. Außerdem ist es möglich, lokale Hadoop-Cluster mit HD Insight in der Cloud zu verbinden.

Drei Module für die Analytik

Dazu kommen drei Module, die spezifische Analytik-Aufgaben lösen. Azure Machine Learning ist ein verwalteter Cloud-Service, mit dem man Anwendungen für vorbeugende Wartung erstellen kann. Außerdem stellt Microsoft in einer frei zugänglichen Wissensdatenbank umfangreiche Tutorien für eine ganze Reihe von Anwendungen zur Verfügung. Beispiele sind die Analyse von Sensordaten, Analysen des Kundenwechselverhaltens, vorbeugende Wartung und so weiter. Für sie gibt es jeweils How-To-Anleitungen mit Codebeispielen.

Microsoft bietet über Azure auch einen Service für Machine Learning. (Bild: Microsoft)
Microsoft bietet über Azure auch einen Service für Machine Learning. (Bild: Microsoft)

Stream Analytics übernimmt die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen in der Cloud, die zum Beispiel in Echtzeitdashboards dargestellt oder bei Bedarf in Warnmeldungen umgesetzt werden können. Außerdem können Anwender Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Streams herstellen. Zur Programmierung verwendet Microsoft eine SQL-basierte Sprache.

Mobile Engagement ermöglicht Echtzeitanalysen zum mobilen Benutzerverhalten, die über ein Dashboard zusammengefasst, dargestellt und in Maßnahmen umgesetzt werden. Benutzer der erfassten Mobilgeräte oder –services lassen sich mit dem Tool dynamisch in Segmente aufteilen.

An kundenbezogene IT-Systeme lässt sich Lösung über eine API anbinden, Mobilsysteme unter den Plattformen IoS, Android, Windows und Windows Phone werden über SDKs integriert. Die Anwendungen kommen aus dem Marketing: Kampagnen, Pushnachrichten, personalisierte Benachrichtigungen in einer App oder auch Umfragen die mit Rich HTML versendet werden.

Hinsichtlich der Sicherheitsvorkehrungen betont Microsoft seine integrierte Herangehensweise. Geier: “Wir zielen auf Security by design und das Security-Team ist deshalb ein wichtiger Teil des gesamten Azure-Teams.” Sicherheit auf höchstem technischem Niveau sei wichtig. Beispielsweise paketiere man für spezifische Anwendungen eine Multifaktor-Authentisierung mit einem digitalen Rechtemanagement.

Dieses Set zum Einstieg in IoT-Nutzung mit Azure IoT Suite verwendet einen Adafruit-Feather-Mobilcontroller mit WLAN-Anbindung. Es kostet im Web 106 Dollar. (Bild: Microsoft)
Dieses Set zum Einstieg in IoT-Nutzung mit Azure IoT Suite verwendet einen Adafruit-Feather-Mobilcontroller mit WLAN-Anbindung. Es kostet im Web 106 Dollar. (Bild: Microsoft)

Schließlich hat Microsoft noch mehrere IoT-Fertigprodukte im Programm, zu denen auch der Zugriff auf die Azure IoT Suite gehört. Es gibt drei fertig konfigurierte Bundles für Remote Monitoring, Asset Management und Predictive Maintenance. Daneben bietet Microsoft fünf Bundles an, zu denen jeweils ein zertifiziertes Entwicklungsboard, Sensoren und Stellglieder gehören.

Basis der Sets sind unterschiedliche Controller wie Raspberry PI, Intel Edison Adafruit Feather oder SparkFun Thing Dev. Für die nötige Ausrüstung müssen deutsche Kunden ab knapp 50 Dollar berappen, es gibt die Bundles ausschließlich im Web.

 

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